Předpovědi vývoje ekonomiky jsou nedílnou součástí rozhodování centrálních bank, vlád a dalších institucí. Nová mezinárodní studie, kterou vedl Jan Čapek z Národního institutu SYRI a Ekonomicko-správní fakulty Masarykovy univerzity, však ukazuje, že spolehlivost těchto předpovědí zásadně ovlivňují revize makroekonomických dat. Týká se to přitom klíčových ukazatelů, jako jsou predikce vývoje hrubého domácího produktu, inflace nebo úrokové sazby.
Studie publikovaná v odborném časopise Oxford Bulletin of Economics and Statistics zkoumá tzv. DSGE modely, které ekonomové využívají k tvorbě makroekonomických předpovědí a k hodnocení hospodářských politik. Výzkumný tým porovnal, jak se tyto modely chovají při použití dat v reálném čase a dat po revizi, a to jak v USA, tak v eurozóně.
Revize dat mohou být velmi výrazné. Studie ukazuje, že první odhady makroekonomických ukazatelů se často významně liší od později publikovaných hodnot. Největší rozdíly se objevují v tempu růstu investic – v USA činí průměrná (anualizovaná) roční revize růstu investic více než 3,5 procentního bodu, a růst reálných mezd se zpětně koriguje o 2,4 procentního bodu. V eurozóně jsou tyto revize mírnější – u investic přibližně 1,6 procentního bodu. Během období zvýšené nejistoty, jako byla globální finanční krize (2008–2009) nebo pandemie covidu-19 (2020–2021), mají revize tendenci dále narůstat.
„Zatímco v USA mají předběžná data tendenci přeceňovat výkon ekonomiky, v eurozóně je tomu naopak – tam jsou čísla v prvních vydáních často podhodnocena,“ vysvětluje Jan Čapek, hlavní autor studie. Právě tato rozdílná dynamika revizí podle něj zásadně ovlivňuje, jak přesně jsou ekonomické modely schopny předpovídat budoucí vývoj.
Autoři studie také zkoumají, jak se změní průměrná chyba predikce v případě, že se v makroekonomickém modelu použijí prvotní (zatím nerevidovaná) data namísto definitivních čísel. V praxi to znamená odpověď na otázku: Jak velkou nepřesnost podstupuje například ministerstvo financí nebo centrální banka, pokud se při svých rozhodnutích opírá o předběžná data? Platí, že čím větší jsou následné revize vstupních statistik, tím vyšší bývá rozdíl v přesnosti predikcí.
Podle vědců mají tyto výsledky zásadní dopad na hospodářskou politiku. „Změny v dostupných datech mohou ovlivnit doporučení pro měnovou politiku nebo fiskální zásahy. Proto je důležité rozumět tomu, jak a kdy revize nastávají – a jak ovlivňují naše modely,“ doplňuje Čapek.
Dopad na prognózy
Jedním z klíčových zjištění je, že čím složitější model ekonomové používají, tím více jsou jeho výstupy ovlivněny právě revizemi dat. Během velkých ekonomických otřesů, jako byla finanční krize v roce 2008 nebo pandemie covid-19, byly rozdíly mezi výsledky na základě dat v reálném čase a revidovaných dat ještě výraznější.
Při odhadu anualizovaného růstu HDP činí rozdíl v průměrné predikční chybě zhruba 1,5 procentního bodu ročně v USA, zatímco v eurozóně je to přibližně 0,84 procentního bodu. Vyšší americké revize investic se tak přímo promítají do méně přesných odhadů hospodářského růstu. V případě inflace jsou rozdíly v predikční přesnosti v USA a eurozóně podobné, kolem 0,75 procentního bodu ročně. „Ve všech sledovaných proměnných se rozdíly významně prohlubují v obdobích krize – tedy právě tehdy, kdy jsou prognózy pro tvorbu hospodářské politiky nejdůležitější,“ říká Čapek
Výzkum ukazuje i regionální odlišnosti. V případě USA mají revize zásadní dopad na predikce růstu ekonomiky, zatímco v eurozóně se výrazněji projevují v předpovědích inflace a úrokových sazeb. Studie tak přináší důležité doporučení pro ekonomy a tvůrce politik. Právě pochopení vlivu datových revizí může zlepšit nejen samotné modely, ale i rozhodovací procesy, které se na ně spoléhají.